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在傳統(tǒng)廣告中，受眾只能被動接受廣告，無法量化和跟蹤廣告效果，而在程序化廣告中，廣告主和受眾之間能夠?qū)崿F(xiàn)雙向互動，廣告主能通過曝光、互動、點擊等多個維度量化和評估廣告效果。與廣告主推廣的產(chǎn)品和服務(wù)相契合的受眾，往往有著不錯的廣告的效果。隨之而來的，廣告主對于受眾定向也產(chǎn)生了越來越強烈的需求。
在廣告投放過程中，絕大部分dsp平臺都支持通過標(biāo)簽選?。ㄓ脩襞d趣定向）或lbs（地域定向）等方式為廣告主篩選目標(biāo)受眾群，但篩選出來的人群規(guī)模不易控制，需要廣告優(yōu)化師進(jìn)行反復(fù)的嘗試尋找最優(yōu)的目標(biāo)受眾群。
那么，如何更數(shù)字化自動化選取目標(biāo)受眾呢？本期技術(shù)專欄，聚合廣告平臺廣告帶大家解讀dmp中依賴大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)用戶拓展的lookalike算法。
一、定義
lookalike，即相似人群擴(kuò)展，是基于廣告主的現(xiàn)有用戶，通過一定的算法評估模型，找到更多擁有潛在關(guān)聯(lián)性的相似人群的技術(shù)。值得注意是，lookalike不是某一種特定的算法，而是一類方法的統(tǒng)稱，這類方法綜合運用多種技術(shù)，比如協(xié)同過濾、node2vec等，最終達(dá)到用戶拓展目的。
二、算法原理
對于特征和模型算法，不同的廣告技術(shù)公司各有差異，特征取決于其dmp有哪些數(shù)據(jù)，主要方式有以下三種：
利用用戶畫像進(jìn)行人群擴(kuò)散：給種子用戶打標(biāo)簽，利用相同標(biāo)簽找到目標(biāo)人群利用分類模型進(jìn)行人群擴(kuò)散：種子用戶為正樣本，候選對象為負(fù)樣本，訓(xùn)練分類模型，然后用模型對所有候選對象進(jìn)行篩選。利用社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人群擴(kuò)散：利用種子用戶的好友關(guān)系，將其標(biāo)簽傳給社區(qū)中的好友，從而實現(xiàn)人群擴(kuò)散這里以分類模型為例，人群拓展過程如下：
首先，提交數(shù)據(jù)。廣告主需向dmp提交一系列客群范圍，一般以設(shè)備碼、電話號碼等形式存在，我們稱之為種子用戶。
然后，進(jìn)行建模。種子用戶在和dmp平臺所擁有的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，排除非dmp用戶，將剩下的種子用戶作為機(jī)器學(xué)習(xí)的正樣本。負(fù)樣本會從平臺的非種子用戶進(jìn)行選取，將其轉(zhuǎn)化為一個二分類的模型，由正負(fù)樣本組成學(xué)習(xí)的樣本，訓(xùn)練模型。
最后，輸出拓展用戶。根據(jù)廣告主所需要的目標(biāo)用戶量級，按模型機(jī)制輸出數(shù)據(jù)。根據(jù)擴(kuò)散量級需求，量級越小，包含的用戶群體相似程度越近。廣告主可使用拓展后的用戶數(shù)據(jù)包進(jìn)行廣告投放。
三、總結(jié)
就中國市場而言，人口結(jié)構(gòu)的變化帶來消費升級，促進(jìn)了消費者個性化和對品質(zhì)的追求，傳播媒介去中心化信息傳遞，在分散用戶的注意力的同時也增加了廣告主捕捉消費者的難度。如何在合適的時間把合適的內(nèi)容推送到合適的受眾面前，也已成為廣告主對廣告技術(shù)公司的普遍要求。
因此，作為輔助廣告主和廣告優(yōu)化師獲取精準(zhǔn)目標(biāo)人群的有力工具，lookalike算法幾乎成為了所有提供廣告dmp數(shù)據(jù)服務(wù)的公司的標(biāo)配，并隨著近些年算法和模型研究的深入，不斷的優(yōu)化和完善。
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